评分排序器处理器

2.19 版本引入

score-ranker-processor 是一种基于排名的搜索阶段结果处理器，它在搜索执行的查询和获取阶段之间运行。它截取查询阶段的结果，然后使用倒数排名融合（RRF）算法结合不同的查询子句，以生成最终的搜索结果排序列表。RRF 是一种结合多个查询的方法，它根据每个文档在每个查询中的排名的倒数进行评分，然后将这些分数相加，以创建最终的统一排名。

请求正文字段

下表列出了所有可用的请求字段。

字段 | 数据类型 | 描述 :— | :— | :— combination.technique | 字符串 | 用于组合分数的技巧。必填。有效值为 rrf。 combination.rank_constant | 整型 | 在计算倒数分数之前添加到每个文档排名的常数。必须大于或等于 1。较大的排名常数会使分数更均匀，从而减少排名靠前结果的影响。较小的排名常数会在排名之间创建更大的分数差异，从而给予排名靠前的项目更大的权重。可选。默认值为 60。 combination.parameters.weights | 浮点数值数组 | 指定用于每个查询的权重。有效值在 [0.0, 1.0] 范围内，表示十进制百分比。权重越接近 1.0，查询的权重越大。weights 数组中的值数量必须等于查询的数量。数组中所有值的总和必须等于 1.0。可选。如果未提供，则所有查询都将被赋予相同的权重。

示例

以下示例演示了如何使用带有 score-ranker-processor 的搜索管道。

创建带有评分排序器处理器的搜索管道

以下请求创建一个包含 score-ranker-processor 的搜索管道，该处理器使用 rrf 组合技术

PUT /_search/pipeline/<rrf-pipeline>
{
  "description": "Post processor for hybrid RRF search",
  "phase_results_processors": [
    {
      "score-ranker-processor": {
        "combination": {
          "technique": "rrf"
        }
      }
    }
  ]
}

使用自定义参数调优搜索管道

在上一节创建的搜索管道中应用自定义的 rank-constant 参数。rank-constant 的默认值为 60。在以下示例中，rank-constant 设置为 40

PUT /_search/pipeline/<rrf-pipeline>
{
  "description": "Post processor for hybrid RRF search",
  "phase_results_processors": [
    {
      "score-ranker-processor": {
        "combination": {
          "technique": "rrf",
          "rank_constant": 40
        }
      }
    }
  ]
}

使用 rrf 技术组合搜索结果时，为每个子查询应用自定义 weights。默认情况下，每个子查询的权重相等，为 1。在以下示例中，子查询 1 的权重为 0.7，子查询 2 的权重为 0.3

PUT /_search/pipeline/<rrf-pipeline>
{
  "description": "Post processor for hybrid RRF search",
  "phase_results_processors": [
    {   
     "score-ranker-processor": {
       "combination": {
         "technique": "rrf",
         "rank_constant": 40,
         "parameters": {
            "weights":[
              0.7,
              0.3
            ]
         }
       }
     }
    }
  ]
}

有关设置混合搜索的更多信息，请参阅混合搜索。

后续步骤

• 有关 score-ranker-processor 和 RRF 的详细探索，包括实验数据和实际用例，请参阅这篇博客文章。该博客文章提供了示例、性能比较以及关于 RRF 如何在各种场景中提高搜索相关性的见解。